Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG 引擎計費方式

本頁面說明 Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG Engine 定價和計費方式，依據您使用的 Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG Engine 元件而定，例如模型、重新排名和向量儲存空間。

詳情請參閱「Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG Engine 總覽」頁面。

價格與計費

下表說明使用 RAG 元件時的計費方式。

構成要素 RAG Engine 的計費方式
資料擷取 RAG Engine 支援從不同資料來源擷取資料。例如上傳本機檔案、Cloud Storage 和 Google 雲端硬碟。透過 RAG Engine 存取這些資料來源中的檔案不需付費，但這些資料來源可能會收取資料移轉費用。例如資料輸出費用。
資料轉換 (檔案剖析)
  • 預設剖析器：免費。
  • LLM 剖析器：RAG Engine 會使用您指定的 LLM 模型剖析檔案，您會直接在專案中看到 LLM 模型費用，並支付這筆費用。
  • Document AI 版面配置剖析器：RAG Engine 會使用您指定的 Document AI 版面配置剖析器處理檔案，您會直接在專案中看到 Document AI 版面配置剖析器的使用情形和費用。
資料轉換 (檔案分塊) 支援固定大小區塊劃分，不需付費。
生成嵌入

RAG Engine 會使用您指定的嵌入模型，自動生成嵌入項目，並向您的專案收取該模型的相關費用。

如要進一步瞭解定價，請參閱「在 Gemini Enterprise Agent Platform 建構及部署 AI 模型的成本」。
資料索引和檢索

RAG Engine 支援兩類向量資料庫，可用於向量搜尋：

  • RAG 代管資料庫
  • 自備向量資料庫

RAG 代管資料庫有兩個用途：

  • RAG 代管資料庫會儲存 RAG 資源，例如 RAG 語料庫和 RAG 檔案。檔案內容已排除。
  • 根據您的選擇，為向量搜尋建立嵌入索引及檢索。

RAG 代管資料庫使用 Spanner 執行個體做為後端。

RAG Engine 會為您的每項專案佈建客戶專屬的 Google Cloud 專案，並管理儲存在 RAG Engine 中的 RAG 代管資源，確保資料實體隔離。

如果選擇 RagManagedDB 基本級或「擴充規模」級別，RAG Engine 會在對應的專案中佈建 Spanner 企業版執行個體：

  • 基本級：100 個處理單元，含備份
  • 擴充規模級別：從 1 個節點 (1,000 個處理單元) 開始，最多可自動調整資源配置至 10 個節點，並提供備份功能

如果專案中的任何 RAG 語料庫選擇使用 RAG 代管資料庫進行向量搜尋，您就必須支付 RAG 代管 Spanner 執行個體的費用。

RAG Engine 會將相應 RAG 代管專案的 Spanner 費用，顯示在您的 Google Cloud專案中，方便您查看及支付 Spanner 執行個體費用。

如要進一步瞭解 Spanner 定價，請參閱「Spanner 定價」。
Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG Engine 重新排名

系統支援下列檢索後排名工具：

  • LLM 重新排名器：RAG Engine 會使用您指定的 LLM 模型，重新排名檢索結果，您會直接在專案中看到並支付 LLM 模型費用。
  • Gemini Enterprise Agent Platform 排名 API 的 Agent Search：RAG Engine 會使用 Agent Search 排名 API 重新排序檢索結果，您會直接在專案中看到排名 API 並支付相關費用。

刪除 RAG Engine

下列程式碼範例示範如何透過 Google Cloud 控制台、Python 和 REST 刪除 RAG 引擎：

後續步驟